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自动构建
这是Apache MXNet模型服务器（MMS）的官方镜像，用于灵活便捷地部署和服务各类深度学习模型，支持多框架训练模型，提供HTTP端点处理推理请求，可实现模型打包与自动扩展。
3 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：awsdeeplearningteam仓库类型：镜像最近更新：6 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Apache MXNet模型服务器（MMS）官方镜像
镜像概述
该镜像为Multi Model Server（MMS）的官方容器，MMS是一个灵活易用的深度学习模型服务工具，支持部署任意ML/DL框架训练的模型，通过HTTP端点提供高效推理服务，适用于开发与生产环境。
核心功能
- 多框架兼容：支持各类主流深度学习框架训练的模型
- 快速部署：通过CLI或预配置镜像一键启动服务
- 模型打包：将模型 artifacts封装为单一归档文件，便于共享与分发
- 自动扩展：根据CPU/GPU资源自动调整后端工作进程数量
- 管理API：提供精细化控制接口，支持模型注册、资源分配等操作
使用场景
- 深度学习模型的在线推理服务搭建
- 生产环境中大规模模型服务的快速部署
- 模型的标准化共享与分发
- 实验性模型的快速验证与测试
配置说明
依赖要求
- Java 8（MMS核心服务运行依赖）
- Python（模型工作进程运行依赖）
- MXNet引擎（需单独安装：CPU版本用
mxnet-mkl，GPU版本用mxnet-cu92mkl）
Docker部署示例
启动服务（带预打包模型）
bashdocker run -p 8080:8080 awsdeeplearningteam/mxnet-model-server multi-model-server --start --models squeezenet=https://s3.amazonaws.com/model-server/model_archive_1.0/squeezenet_v1.1.mar
测试推理请求
bash# 下载测试图片 curl -O https://s3.amazonaws.com/model-server/inputs/kitten.jpg # 发送推理请求 curl -X POST http://localhost:8080/predictions/squeezenet -T kitten.jpg
停止服务
进入容器执行：
bashmulti-model-server --stop
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 mxnet-model-server 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/awsdeeplearningteam/mxnet-model-server:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull awsdeeplearningteam/mxnet-model-server:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"